在过去一年中，AI大模型的进展依旧加速，AI技 术的普及率显著提升 2024年，人工智能应用落地速度令人瞩目。AI技术的普及 度在2024年有了显著增长，企业的AI应用率已攀升至70% 以上 1。越来越多的企业正在积极部署AI技术，以应对复杂 多变的市场需求。据统计，75%的脑力工作者已经在日常工 作中使用AI，而其中46%的用户是在过去六个月内刚刚加入 这个行列 2。AI大模型正迅速渗透到企业工作环境中，逐步 步应用 至专业化高、容错率低、人工验证需求大的领域，例如产品 研发、法务/风控及财务部门。 部署方案上，企业可考量三种模式：订阅、定制化部署及垂类 自建。订阅或按量付费模式部署成本最低，通常为万元级， 适用于智能客服、办公等功能模块单一的通用化场景，可作 为低成本试错的第一步；定制化部署成本较高，百万至千万 元不等，适用于功能模块多元、数据安全要求高的中大型企 业，此模式将逐步成熟进入繁荣发展期；自建模式则需企 price drop with tuning rollout complete, and more, August 202415 罗兰贝格中国行业趋势报告 业基于基础模型从0到1打造自有垂类模型，部署成本最高， 适用于数据积累深厚、应用场景复杂、对模型自主性与灵活 性高要求的细分行业头部企业。 与此同时，我们也观察到AI在多个应用领域蓬勃 发展，逐步加速落地进程 具身智能并不是一个新的概念，但AI大模型的飞速发展促

闭源 Pika.AI Pika 1.5 闭源 多模态生成模型-文生图 多模态生成模型-文生视频 信息来源：智谱研究院 FlagEval「百模」评测 2024年12月  压缩与蒸馏模型便于模型部署和提升推理效率，加快模型在新领域的落地应用 通过优化算法和训练方法，实现了在保持高性能的同时减少模型大小。如面壁智能发布 了端侧多模态模型MiniCPM-Llama3-V 2.5，参数规模仅8B，但在多模态能力上超越了 企业和团队对于大模型和AI的价值认知不足 目前企业没有合适的流程和场景做大模型的部署 行业企业在AI规划和开发过程中遇到的主要问题 ©易观分析 www.analysys.cn 数据来源：易观分析联合CSDN发起AI应用开发者调研，调研时间2024年9-10月 最突出的问题是“没有合适的流程和场景”，这表明很多企业缺乏将大型AI模型成功 部署到实际业务流程和场景中的能力，这也可能是对于AI的理解有待于提升。其他还